ارسال دیدگاه
امروز: دوشنبه , ۲۶ آبان , ۱۴۰۴
X
بسیاری از پروژه‌های آزمایشی هوش مصنوعی در صنایع تولیدی شکست می‌خورند و راهکارهایی برای بهره‌وری واقعی از این فناوری وجود دارد.
به گزارش تکراتو و به نقل از techradar، در صنایع تولیدی، بسیاری از پروژه‌های آزمایشی هوش مصنوعی قبل از رسیدن به مرحله اجرا و مقیاس‌پذیری متوقف می‌شوند. یکی از دلایل اصلی این ناکامی، تمرکز بیش از حد سازمان‌ها روی فناوری به جای تمرکز بر نتایج ملموس است.
موفقیت واقعی زمانی حاصل می‌شود که پروژه‌ها مبتنی بر برنامه‌های کسب‌وکاری شفاف با بازده سرمایه‌گذاری قابل اندازه‌گیری باشند. این بازده می‌تواند شامل افزایش ظرفیت تولید، کاهش مصرف انرژی، بهبود کیفیت محصول یا کاهش زمان توقف خطوط تولید باشد.
آینده هوش مصنوعی در آستانه جهش بزرگ: آیا Arvark آغاز ابرهوش در سال ۲۰۲۵ است؟
دلیل شکست پروژه‌های آزمایشی هوش مصنوعی
با وجود اینکه تقریباً ۹۰ درصد پروژه‌های آزمایشی هوش مصنوعی در صنایع مختلف قبل از مقیاس‌گذاری متوقف می‌شوند، تولیدکنندگان چگونه می‌توانند از این روند عبور کنند؟
علت اصلی شکست بیشتر این پروژه‌ها، نه ناکارآمدی الگوریتم‌ها، بلکه کیفیت پایین، پراکندگی یا قفل شدن داده‌ها در سیستم‌های جداگانه است.
علاوه بر این، تیم‌های فناوری اطلاعات و عملیات صنعتی معمولاً به‌صورت مستقل کار می‌کنند که ایجاد پل بین نوآوری‌های آزمایشگاهی و اجرای عملی در کارخانه را دشوار می‌کند.
بدون زیرساخت داده‌ای قابل اعتماد و مقیاس‌پذیر، هوش مصنوعی ممکن است تنها به یک آزمایش اثبات مفهوم محدود بماند و تأثیر قابل توجهی بر خطوط تولید صنایع نداشته باشد. ایجاد این زیرساخت‌ها یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها و هم‌زمان فرصت‌ها برای بخش تولید محسوب می‌شود.
تولیدکنندگان باید سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی را همانند پروژه‌های سرمایه‌ای دیگر مدیریت کنند: بازده مورد انتظار را از ابتدا مشخص کنند، شاخص‌های کلیدی عملکرد را با اهداف عملیاتی هماهنگ کنند و ارزش ایجاد شده را در طول زمان دنبال کنند.
با تغییر رویکرد از تمرکز بر فناوری به تمرکز بر اثرات کسب‌وکاری، تولیدکنندگان می‌توانند اولویت‌های کاربردی واقعی را شناسایی کرده، حمایت مدیران ارشد را جلب کنند و اطمینان حاصل کنند که سرمایه‌گذاری‌ها در ابزارهای هوش مصنوعی ارزش پایدار و مقیاس‌پذیر ایجاد می‌کند.
ایجاد ارزش هوش مصنوعی از طریق زیرساخت‌های قابل اعتماد
با داشتن پایه‌های داده‌ای قوی و مقیاس‌پذیر، نه پروژه‌های جداگانه، تولیدکنندگان می‌توانند هوش مصنوعی را به مزیت واقعی تبدیل کنند.
ایجاد زیرساخت‌های یکپارچه و هوشمند که قادر به جذب، ادغام و تحلیل داده‌ها از تمام نقاط زنجیره ارزش باشد، باید در اولویت قرار گیرد. پیاده‌سازی این زیرساخت‌ها باعث می‌شود هوش مصنوعی در طول گسترش عملیات کسب‌وکار انعطاف‌پذیر و کاربردی باقی بماند.
زیرساخت فناوری اطلاعات قابل اعتماد باید جزء اصلی برنامه باشد. این امر شامل ایجاد سیستم‌هایی است که قابل اطمینان، مستحکم و قابل اعتماد برای مدیریت داده‌های صنعتی در مقیاس بزرگ باشند.
آشنایی با هوش مصنوعی Autocrit ؛ ابزاری برای نویسندگان حرفه‌ای و تازه‌کار
زیرساخت قابل اعتماد به عنوان ابزار پشتیبان استراتژی داده عمل می‌کند، در حالی که زیرساخت نامطمئن محدودیت ایجاد می‌کند و مزایای بالقوه هوش مصنوعی را کاهش می‌دهد.
این زیرساخت نه تنها هوش مصنوعی را پشتیبانی می‌کند، بلکه هزینه‌های اضافی را کاهش داده و بهره‌وری را افزایش می‌دهد، به‌گونه‌ای که پروژه‌ها به نتایج واقعی کسب‌وکاری برسند و به آزمایش‌های ناتمام محدود نمانند.
تولیدکنندگان باید از داده‌های غیرساختاریافته مانند اسناد، ارائه‌ها و ایمیل‌ها، اطلاعات ارزشمندی استخراج کنند تا تحلیل‌های کاربردی برای حفظ کارایی عملیاتی ایجاد شود.
با دیجیتالی کردن و ذخیره‌سازی این داده‌ها، هوش مصنوعی مولد می‌تواند اطلاعات را برای عیب‌یابی و بهینه‌سازی در زمان واقعی پردازش کند.
پل زدن بین فناوری اطلاعات و عملیات صنعتی
تحقق تحول پایدار وابسته به ادغام موفق تیم‌های فناوری اطلاعات و عملیات صنعتی است. تیم فناوری اطلاعات ستون فقرات فناوری سازمان را تشکیل می‌دهد و مدیریت داده‌ها و برنامه‌ها را بر عهده دارد، در حالی که تیم‌های عملیات صنعتی بر نظارت، مدیریت و امنیت فعالیت‌های صنعتی سازمان تمرکز می‌کنند.
سنتاً این دو بخش به‌صورت جداگانه فعالیت می‌کردند، اما امروزه این روش قابل ادامه نیست. تولیدکنندگان باید تیم‌های یکپارچه ایجاد کنند که شکاف بین فناوری اطلاعات و عملیات صنعتی را پر کنند.
وردپرس با هوش مصنوعی ؛ راهی هوشمندتر برای ساخت وب‌سایت‌ها
موفقیت صنعتی ۴.۰ وابسته به همگرایی این دو تیم است تا جریان داده و بهینه‌سازی فرآیند بین تولید، اتوماسیون و سیستم‌های اطلاعاتی در کل زنجیره ارزش امکان‌پذیر شود. استراتژی‌ها و مسئولیت‌های این بخش‌ها باید به‌دقت هماهنگ شوند تا انتقال به‌صورت روان و بدون اختلال انجام گیرد.
تشویق به همکاری باعث درک عمیق‌تر از چالش‌ها و نیازهای سطح کارخانه می‌شود. با ترکیب تیم‌ها، می‌توان به‌طور دقیق به بهینه‌سازی زنجیره تأمین، نگهداری پیش‌بین و تحلیل تولید در زمان واقعی پرداخت.
فناوری به‌تنهایی موفقیت صنعت هوشمند را تضمین نمی‌کند؛ تولیدکنندگان باید فرهنگ همکاری، نوآوری و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را توسعه دهند تا فرآیندها بهینه و بهره‌وری کسب‌وکار افزایش یابد.
از پروژه آزمایشی تا تأثیر اثبات‌شده
رقابت‌پذیری به ندرت توسط پروژه‌های آزمایشی جداگانه ایجاد می‌شود. تولیدکنندگان باید به ایجاد چارچوب‌های قابل اعتماد متعهد شوند که هوش مصنوعی را به ستون اصلی عملیات تبدیل کند و انعطاف‌پذیری لازم برای پاسخ به تغییرات بازار را فراهم کند.
این تحول تنها با ابزارهای جدید حاصل نمی‌شود، بلکه نیازمند تغییر نگرش در سراسر سازمان است. مسئولیت مشترک بین بخش‌ها و توانایی سنجش نتایج کسب‌وکاری به جای نتایج صرفاً فنی، برای موفقیت در مقیاس‌گذاری هوش مصنوعی ضروری است.
مقیاس‌گذاری هوش مصنوعی برای آینده‌نگری در تولید
برای حرکت از مرحله آزمایشی به تولید انبوه، تولیدکنندگان باید هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها را یکپارچه کنند و همکاری قوی بین سیستم‌های فناوری اطلاعات و عملیات صنعتی ایجاد کنند.
با همکاری بیشتر، کسب‌وکارها می‌توانند ارتباطات هوشمندتر ایجاد کنند، عملیات را ساده‌تر و زنجیره‌های تأمین را بهینه کنند. این تحول فقط مربوط به افزایش بهره‌وری نیست؛ فناوری مانند هوش مصنوعی می‌تواند مقاومت سازمان، امنیت و مسیر نوآوری و پایداری را تقویت کند.
کسانی که با تمرکز بر بازده سرمایه‌گذاری و تأثیر عملیاتی حرکت می‌کنند، نه صرفاً فناوری، موفق به مقیاس‌گذاری موفق خواهند شد.
دانلود آهنگ
دیدگاهتان را بنویسید